我所一篇论文被人工智能顶级会议AAAI录取

 

发布时间：2018年11月09日    撰稿人：郭晟楠  万怀宇

        第33届国际人工智能会议（AAAI-2019）于11月1日发布了论文录用结果，由我所师生共同完成的一篇关于时空图卷积的论文被大会录用。

        AAAI (The AAAI Conference on Artificial Intelligence) 是人工智能领域的顶级国际学术会议，每年举办一次。AAAI-2019大会投稿数量达7745篇，录取率仅为16.2%，创历史新低。

        我所被录用的论文题为Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting，由博士生郭晟楠、硕士生冯宁、硕士生宋超和林友芳、万怀宇两位老师合作完成。

        该论文以交通领域的热点问题流量预测为研究目标。由于流量数据具有高度的非线性和复杂性,对其进行精准预测具有很大的挑战,现有的预测方法大多不能很好地捕获数据的动态时空相关性。

        该论文将交通路网建模为图结构，并提出了一种新颖的基于注意力机制的时空图卷积神经网络(ASTGCN)模型，来建模交通数据中的动态时空关联性。

        ASTGCN通过三个组件分别建模流量数据的近期、日周期和周周期特性。每个组件均包含两个模块：时空注意力网络模块用于有效捕获交通数据的动态时空相关性，时空卷积网络模块利用图卷积和标准卷积同时捕获交通数据的时空模式。在高速公路流量公开数据集PeMS上进行了实验,结果表明ASTGCN模型的预测效果明显优于其他现有的最好预测方法。

        研究所接下来将进一步探索ASTGCN模型在高速公路客、货运量预测、城市出租车客运需求等交通场景中的实际应用。